Portal Berita Ekonomi Jum'at, 10 Juli 2020

Perspektif Baru Bisnis & Ekonomi

  • icon facebook kecil
  • icon twitter kecil
  • icon feed kecil
  • icon youtube kecil
  • icon email kecil
Executive Brief
  • 23:59 WIB. Oil - Harga acuan WTI diperdagangkan pada level 39,96 USD/barel.
  • 23:58 WIB. Oil - Harga acuan Brent diperdagangkan pada level 42,58 USD/barel.
  • 23:57 WIB. Valas - Dollar AS menguat 0,34% terhadap Euro pada level 1,1291 USD/EUR.
  • 23:56 WIB. Valas - Dollar AS melemah 0,02% terhadap Poundsterling pada level 1,2612 USD/GBP.
  • 23:55 WIB. Valas - Dollar AS menguat 0,03% terhadap Yen pada level 107,29 JPY/USD.
  • 23:54 WIB. Gold - Spot price emas diperdagangkan pada level 1.798 USD/troy ounce.
  • 23:53 WIB. Bursa - Indeks Nasdaq dibuka positif 0,04% pada level 10.496.
  • 23:52 WIB. Bursa - Indeks Dow Jones dibuka negatif 1,33% pada level 25.720.
  • 23:52 WIB. Bursa - Indeks S&P 500 dibuka negatif 1,02% pada level 3.137.
  • 16:11 WIB. Bursa - Indeks Hang Seng ditutup positif 0,31% pada level 26.210.
  • 16:10 WIB. Bursa - Indeks KOSPI ditutup menguat 0,42% pada level 2.167.
  • 16:10 WIB. Bursa - Indeks Nikkei ditutup menguat 0,40% pada level 22.529.
  • 16:09 WIB. Bursa - Indeks Shanghai ditutup positif 1,39% pada level 3.450.
  • 16:09 WIB. Bursa - Indeks Straits Times ditutup negatif 0,45% pada level 2.657.
  • 16:08 WIB. Bursa - Indeks FTSE 100 dibuka melemah 0,22% pada level 6.142. 

Data Analytics Jadi Penyelamat Lingkungan

Data Analytics Jadi Penyelamat Lingkungan
WE Online, Jakarta -

World Economic Forum melaporkan bahwa ancaman lingkungan utama terhadap bisnis, terlepas dari peristiwa cuaca ekstrem jangka pendek, adalah kegagalan untuk mengurangi dan beradaptasi dengan perubahan iklim. Karena dampak yang ada dan yang proyeksi dari perubahan iklim ini, sangat penting bagi bisnis untuk bersiap menghadapi realita iklim saat ini.

Demikian diungkapkan Erich Gerber, Senior Vice President EMEA & APJ, TIBCO, dalam tulisannya berjudul "Bagaimana Data Analytics Menjadi Penyelamat Lingkungan". Tentang perubahan iklim di Asia Tenggara, dia berpendapat wilayah ini dihadapkan pada tantangan ganda: kebutuhan untuk beradaptasi dengan perubahan iklim yang disebabkan oleh ekonomi maju selama beberapa dekade yang mengeluarkan gas rumah kaca serta untuk menyesuaikan strategi pembangunan yang secara progresif berkontribusi terhadap pemanasan global.

Baca Juga: Kebocoran Data Pribadi Mengancam Pengguna Internet Asia Pasifik

Rentetan cuaca ekstrem selama setahun terakhir telah membuat rekor baru dan mematikan di seluruh dunia termasuk bagian dari Asia, menggarisbawahi betapa rentannya ekonomi yang muncul di Asia Tenggara terhadap perubahan iklim. Secara global, lebih dari 11.500 kejadian cuaca ektrem yang terjadi antara 1998 dan 2017, yang mengakibatkan lebih dari setengah juta orang meninggal dan kerusakan ekonomi hingga sekitar US$375 miliar.

Sebelumnya, itu merupakan tugas yang sulit untuk mengonfirmasi korelasi antara perubahan iklim dan cuaca ekstrem. Namun, belakangan ini, penelitian telah mengidentifikasi bahwa beberapa peristiwa cuaca yang mengancam jiwa dapat dikaitkan dengan perubahan iklim secara langsung akibat aktivitas manusia, seperti emisi CO2 dan GRK.

Menurutnya, data analytics dapat memainkan peran penting untuk mempersiapkan perubahan iklim. Bisnis di kawasan ini perlu membangun ketahanan, yang didefinisikan sebagai kemampuan untuk mengantisipasi, menyerap, mengakomodasi, dan memulihkan dari dampak perubahan iklim. Data dan analitik makin meningkat penggunaannya dalam memperbaiki kualitas hidup warga di seluruh dunia. Dalam beberapa tahun terakhir, para pelestari lingkungan dan lainnya telah beralih ke data besar untuk mendapatkan gambaran besar tentang degradasi lingkungan, mendapatkan kemampuan untuk menjawab, serta mengatasi beberapa masalah paling mendesak di dunia.

"Big data, dalam hal ini, dihadirkan dalam berbagai bentuk, dari gambar satelit ke database perdagangan global hingga posting media sosial," tulis Erich Gerber.

Kebijakan dan strategi yang ditujukan pada fenomena perubahan iklim telah secara signifikan dipengaruhi oleh data besar dan analitik prediktif. Baik perusahaan sektor pemerintah maupun swasta telah mengembangkan alat dan teknologi penyusunan tren yang membantu merumuskan tindakan perubahan iklim yang maju. Ini didasarkan pada data besar. Makin banyak teknologi AI dan pembelajaran mesin (machine learning) digunakan, makin mudah untuk memahami realitas saat ini, memprediksi peristiwa cuaca di masa depan dan menciptakan produk dan layanan baru untuk meminimalkan dampak manusia terhadap lingkungan.

Para peneliti dan inovator iklim memiliki kemampuan untuk menguji teori dan solusi mereka dalam mengurangi polusi udara, misalnya, dengan memanfaatkan AI dan pembelajaran mesin pada inisiatif hijau (ramah lingkungan). Inovasi seperti ini dapat diarahkan untuk mengembangkan produk dan layanan yang bermanfaat bagi bisnis dan juga aman bagi lingkungan. Dengan data besar, informasi historis sama berharganya dengan informasi saat ini.

"Hal ini memungkinkan para peneliti untuk memetakan berbagai tren dan pola, yang kemudian dapat digunakan untuk memprediksi masa depan dengan lebih baik, dan mengetahui apa yang akan terjadi hingga melahirkan solusi yang lebih layak untuk menangani masalah potensial," jelas Erich Gerber.

Manfaat penyebaran data analytics

Data memiliki kekuatan untuk mengubah masa depan dan dapat memengaruhi pikiran serta tindakan individu, bisnis, dan masyarakat pada umumnya. Sebagai contoh, data yang dikumpulkan oleh NASA dan dikumpulkan di Landsat tentang perubahan kondisi permukaan tanah dunia menawarkan tinjauan yang sangat akurat tentang bagaimana dunia berubah.

Badan Perlindungan Lingkungan Skotlandia (SEPA), di satu sisi, memiliki jutaan sampel kimia dan ekologi yang berasal dari tahun 1960-an. Badan lingkungan membutuhkan cara untuk menganalisis data ini untuk mendorong keputusan lingkungan dan bisnis berbasis bukti. Untuk menyatukan sumber data yang berbeda dan menggunakan data untuk membentuk serta kebutuhan lingkungan yang tahan terhadap masa depan, SEPA memilih perangkat lunak TIBCO Spotfire dan TIBCO Data Science untuk memberikan visualisasi yang kuat, analisis berbasis web, dan kemampuan ilmu data.

Selain menggunakan alat visualisasi data, orang-orang seperti Avangard Innovative, salah satu pendaur ulang terbesar di Amerika Utara dan Amerika Latin, memilih perangkat lunak analitik untuk menganalisis data mereka dan menemukan wawasan berdasarkan platform analitik dan mesin rekomendasi. Perusahaan mampu menarik dari berbagai sumber data—mulai dari sistem ERP internal hingga informasi yang berasal dari penyedia logistik pihak ketiga, hingga mesin pintar di lapangan di lokasi pelanggan. Kemudian mereka mengubah data, memasukkannya ke dalam lapisan integrasi dan akhirnya lapisan presentasi. Mereka mampu membuat visualisasi dan membuat wawasan menjadi kenyataan bagi pelanggan dan staf internal mereka.

Data juga mengolah analitik untuk tanaman, benih, dan pertanian digital-cara Bayer Crop Sciences, dengan bantuan pelanggannya yang sebagian besar adalah petani yang mengerti teknologi, menggunakan TIBCO Spotfire analytics untuk melacak tanaman di seluruh dunia dan bereaksi secara proaktif dengan menentukan apakah ada peralatan diperlukan, memantau kondisi cuaca, memeriksa status penanaman, di antara faktor-faktor lain. Dengan demikian, memungkinkan para petani untuk menempatkan tanaman di tempat yang tepat pada waktu yang tepat.

Contoh-contoh tersebut hanya beberapa kasus yang membuktikan bahwa ketika organisasi memanfaatkan kekuatan data, mereka berinovasi, berkolaborasi, dan tumbuh. Dengan analitik data dan ketahanan, bisnis memiliki kemampuan untuk mempertahankan kepercayaan pemangku kepentingan, membangun loyalitas pelanggan, dan meyakinkan investor bahwa mereka sedang bersiap untuk dan akan dapat pulih dari bahaya iklim.

Keberadaan Data di sini untuk lembaga publik dan swasta untuk tumbuh serta memprediksi keberhasilan yang terukur. Demi lingkungan, dihadirkan untuk menolong dan menyelamatkan. Apakah ini menunjukkan perlunya memulai diskusi, mendukung argumen, atau mengubah kehidupan ribuan orang? Menurutnya, data dapat membantu mengambil langkah maju yang signifikan dalam mengatasi perubahan iklim dan membantu menyelamatkan dunia.

Baca Juga

Tag: Digital Economy, tibco, lingkungan hidup, Big Data

Penulis: Agus Aryanto

Editor: Puri Mei Setyaningrum

Foto: TIBCO

loading...
Kurs Rupiah
Mata Uang Simbol Nilai Jual Beli
Arab Saudi Riyal SAR 1.00 3,871.22 3,831.68
British Pound GBP 1.00 18,307.49 18,123.89
China Yuan CNY 1.00 2,075.87 2,055.04
Dolar Amerika Serikat USD 1.00 14,518.23 14,373.77
Dolar Australia AUD 1.00 10,127.92 10,024.27
Dolar Hong Kong HKD 1.00 1,873.30 1,854.63
Dolar Singapura SGD 1.00 10,435.01 10,329.69
EURO Spot Rate EUR 1.00 16,469.48 16,299.86
Ringgit Malaysia MYR 1.00 3,406.44 3,368.59
Yen Jepang JPY 100.00 13,530.50 13,392.13
Ringkasan BEI
No Name Today Change Stock
1 Composite Index 5052.794 -23.380 696
2 Agriculture 1063.698 10.416 23
3 Mining 1291.609 6.124 48
4 Basic Industry and Chemicals 763.281 -4.110 80
5 Miscellanous Industry 882.417 -2.074 52
6 Consumer Goods 1817.296 -7.719 57
7 Cons., Property & Real Estate 319.855 -0.236 92
8 Infrastruc., Utility & Trans. 898.838 -7.724 78
9 Finance 1110.603 -7.756 93
10 Trade & Service 606.553 -0.637 173
No Code Prev Close Change %
1 PGUN 208 260 52 25.00
2 UANG 282 352 70 24.82
3 SAPX 1,875 2,340 465 24.80
4 KRAS 278 346 68 24.46
5 MFIN 900 1,050 150 16.67
6 BMAS 266 306 40 15.04
7 POLU 805 910 105 13.04
8 HDFA 139 157 18 12.95
9 SMDM 88 99 11 12.50
10 ENVY 112 126 14 12.50
No Code Prev Close Change %
1 ITIC 1,150 1,070 -80 -6.96
2 CMNP 1,300 1,210 -90 -6.92
3 BBHI 159 148 -11 -6.92
4 TECH 159 148 -11 -6.92
5 BBMD 1,605 1,495 -110 -6.85
6 KBLI 438 408 -30 -6.85
7 ALTO 380 354 -26 -6.84
8 GSMF 117 109 -8 -6.84
9 KBLV 382 356 -26 -6.81
10 TMAS 118 110 -8 -6.78
No Code Prev Close Change %
1 KRAS 278 346 68 24.46
2 BBRI 3,190 3,140 -50 -1.57
3 TOWR 1,075 1,070 -5 -0.47
4 IPTV 360 358 -2 -0.56
5 PTBA 2,080 2,100 20 0.96
6 MDKA 1,450 1,535 85 5.86
7 TLKM 3,150 3,110 -40 -1.27
8 TKIM 7,100 7,125 25 0.35
9 BBNI 4,800 4,730 -70 -1.46
10 MARI 54 60 6 11.11